国能日新“旷冥”大模型正式升级2.0

主要观点总结

国能日新的自研“旷冥”大模型完成了2.0版本迭代升级，包括模型稳定性与整体性能的优化，以及多项技术层面的升级。创新采用多维度补丁式注意力机制等，实现精准高效的区域精细化高分辨率预报。该模型在新能源预测、区域精细化预报等方面有显著优势，可大幅提高整体预测能力，为新能源企业带来切实收益。

关键观点总结

关键观点1: “旷冥” 2.0版本的技术升级和创新点

包括多维度补丁式注意力机制、全球-区域-场站三级嵌套框架等技术的运用，实现了精准高效的区域精细化高分辨率预报。

关键观点2: “旷冥”大模型在新能源领域的应用优势

不仅提高了全网新能源预测准确率，而且在部分区域的风电/光伏功率预测精准率上达到行业领先水平。

关键观点3: 新能源大数据决策能力的提升

基于生成式扩散模型和CRPS优化算法等集合预报扰动技术，结合动态图神经网络，提升了大数据决策能力。

关键观点4: 极端天气预报强化在新能源稳定供能中的应用

通过在AI气象大模型中融入物理约束，提升了极端天气场景下的功率预测精度，保障新能源稳定供能。

关键观点5: 实际应用带来的收益

基于更可靠和精准的预测，为客户带来切实收益，如电力交易中长期超额收益、减少无效切机时长等。

文章预览

近日，国能日新自研 “旷冥” 大模型完成了自正式发布以来的首次迭代升级，迎来了 “旷冥” 2.0版本。 本次升级，除了对模型稳定性和整体性能进行优化，更是在技术层面全效升级。首先在大模型技术方面，创新采用了多维度 patching 注意力机制架构，并显式嵌入了平流、对流方程，构建物理驱动的深度神经网络模型。此外，聚焦新能源“区域高精度预测"领域的技术升级，构建全球-区域-场站三级嵌套框架，叠加地形感知残差校正，实现精准高效的区域精细化高分辨率预报，并融合扩散-CRPS 集合预报与动态图神经网络，以大规模扰动样本充分刻画不确定性，提升科学决策能力。基于此， “旷冥” 2.0不仅可提高全网新能源预测准确率，在部分区域的风电/光伏功率预测精准率上更是达到1—1.5%的精度提升。 技术突破：以“精度革命”书写行业标准 ………………………………